同济大学附属上海市第四人民医院智慧医院建设方面取得重要进展，已成功完成DeepSeek人工智能大模型本地化部署，为医院的数字化转型和高质量发展提升注入了强大动力，为未来医疗场景的智能化升级奠定基础。
随着人工智能技术在医疗领域的应用前景日益广阔，上海四院积极引入 DeepSeek 大模型。经过该院医院技术团队的不懈努力，目前已顺利完成 DeepSeek 的本地化部署工作。
上海四院信息管理部部长、上海市软件行业协会医疗健康数据管理专委会干事长王志勇介绍，
“通过将 DeepSeek 部署在医院内部的服务器上，不仅确保了医疗数据的安全性和隐私性，也大幅提升了系统的响应速度，为医生和患者提供了更加高效、便捷的服务。”
基于 DeepSeek 强大的自然语言处理和深度学习能力，上海四院开始构建医生知识库。该知识库涵盖各种医学专业知识，包括疾病诊断标准、治疗方案、药物信息、医学文献等。通过对海量医疗数据的整合和分析，DeepSeek 能够快速、准确地为医生提供所需的信息支持，帮助医生做出更科学、合理的医疗决策。在面对复杂病症时，医生只需在系统中输入相关症状和检查结果，DeepSeek 就能从知识库中检索出最匹配的诊断建议和治疗方案，大大节省了医生的时间和精力，提高了诊疗效率和质量。
“这才是真正属于我们医院的知识大脑！”上海四院院长熊利泽如此评价新建的医疗知识库。该知识库深度整合该院多年积累的诊疗方案，以及3万余例典型病例和本地化诊疗规范， 涵盖疾病诊断标准、治疗方案、药物信息等核心内容。 这种深度融合本地医疗智慧的知识库，使DeepSeek能快速为医生提供精准决策支持。
为使 DeepSeek 更好地适应医院的业务需求，上海四院正在开展业务整合与模型微调工作。一方面，将 DeepSeek 与医院现有信息系统，如电子病历系统、医院信息系统等进行深度对接，实现数据的无缝流通和共享，让医生在日常工作中能够更加便捷地使用 DeepSeek 的功能。另一方面，根据医院的专科特色和临床需求，对 DeepSeek 模型进行微调，使其在特定领域的医疗任务中表现得更加出色。例如，针对医院的重点科室和优势病种，通过添加更多的专业数据和案例进行训练，让DeepSeek 能够更好地理解和处理相关的医疗问题，为患者提供更加个性化的医疗服务。
“为进一步优化 DeepSeek 的知识库，该院还启动知识库蒸馏工作，通过对知识库中的知识进行筛选、提炼和压缩，去除冗余信息，保留最核心、最有价值的知识，使 DeepSeek 在提供医疗服务时能够更加精准、高效地检索和利用知识。”王志勇说，知识库蒸馏工作还有助于降低模型的存储和计算成本，提高系统运行效率，为医院信息化建设带来更多便利。
熊利泽坦言，
从数据安全角度看，本地化部署满足医疗数据隐私保护的严格要求，所有数据在医院内部处理，杜绝数据传输过程中的泄露风险，让患者和医院都更加安心。从实际应用层面，它给医院的工作带来诸多便利。
在临床辅助诊断方面，医生输入患者的症状、病史等信息，DeepSeek能快速整合医学知识和大量病例数据，提供诊断思路和可能的疾病方向，为医生节省查阅资料的时间。尤其是面对复杂病例时，能辅助医生全面思考，减少误诊漏诊。在病历撰写上，它能根据医生记录的关键信息，快速生成规范的病历模板，大大提高病历书写效率，使医生能把更多精力放在患者诊疗上。而且，随着后续与更多核心业务系统的对接，它将在临床决策支持、影像分析等方面发挥更大作用，帮助提升医疗服务的质量和效率，为患者提供更优质的医疗服务 。
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